## Analisis Perbandingan Algoritma Genetika dan Modified Improved Particle Swarm Optimization dalam Penjadwalan Mata Kuliah
Made Hanindia Prami Swari 1 , Chrystia Aji Putra 2 , I Putu Susila Handika 3
1,2 Program Studi Informatika, UPN “ Veteran ” Jawa Timur, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia email: madehanindia.fik@upnjatim.ac.id 1 , ajiputra@upnjatim.ac.id 2 , susila.handika@stiki-indonesia.ac.id 3

## Abstrak
Pembuatan  jadwal  secara  manual  yang  terdiri  dari  banyak  batasan  tentunya  bukan  perkara  mudah. Dengan  adanya  berbagai  algoritma  penjadwalan,  proses  penjadwalan  dapat  dilakukan  melalui pengembangan sistem penjadwalan mata kuliah. Pemilihan algoritma yang akan digunakan dalam sistem penjadwalan  merupakan  hal  krusial  untuk  menghasilkan  jadwal  yang  memiliki  kinerja  terbaik  dari  sisi ketiadaan  bentrok  antar  jadwal  dan  waktu  terbentuknya  jadwal.  Penelitian  ini  bertujuan  membandingkan kinerja algoritma genetika yang dinyatakan memiliki kinerja baik serta algoritma MIPSO yang diklaim pada penelitian lain dapat memberikan kinerja baik pada kasus optimasi. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi  berupa  rekomendasi  algoritma  penjadwalan  terbaik.  Berdasarkan  pengujian  kinerja  algoritma Genetika  dan  MIPSO  yang  dilakukan  pada  penjadwalan  semester  Genap  2021/2022  menggunakan platform hardware yang sama, maka didapatkan kesimpulan bahwa MIPSO menghasilkan jadwal optimal (menghasilkan  jadwal  tanpa  bentrok)  dengan  rata-rata  waktu  yang  lebih  cepat  yakni  190,281  detik dibandingkan  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  algoritma  Genetika  yakni  selama  988,199  detik,  dengan  kata lain  algoritma  MIPSO  menghasilkan  kinerja  lebih  baik  5  kali  lipat  atau  sebesar  500%  dibandingkan algoritma  genetika  dari  sisi  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  penjadwalan.  Untuk  penelitian selanjutnya  dapat  dilakukan  penambahan  jumlah  individu  yang  akan  dilakukan  proses crossover dan mutation sehingga didapatkan jumlah optimal individu yang akan dilakukan proses crossver dan mutation.
Kata kunci: pejadwalan, algoritma genetika, modified particle swarm optimization, kinerja

## Abstract
Making a schedule manually which consists of many restrictions is certainly not an easy matter. With the existence  of  various  scheduling  algorithms,  the  scheduling  process  can  be  carried  out  through  the development  of  a  course  scheduling  system.  The  selection  of  the  algorithm  that  will  be  used  in  the scheduling system is crucial to produce a schedule that has the best performance in terms of the absence of  clashes  between  schedules  and  the  time  of  schedule  formation.  This  study  aims  to  compare  the performance of the genetic algorithm which is stated to have good performance and the MIPSO algorithm which is claimed in other studies to provide  good  performance in the  optimization  case. This  research is expected  to  contribute  in  the  form  of  recommendations  for  the  best  scheduling  algorithm.  Based  on  the performance testing of the Genetics and MIPSO algorithms which were carried out in the 2021/2022 Even semester  scheduling  using  the  same  hardware  platform,  it  was  concluded  that  MIPSO  produced  an optimal schedule (producing a schedule without clashing) with a faster average time of 190.281 seconds compared to the previous time. The genetic algorithm takes 988.199 seconds, in other words the MIPSO algorithm produces 5 times better performance or 500% compared to the genetic algorithm in terms of the time it takes to schedule. For further research, it is possible to increase the number of individuals who will undergo crossover and mutation processes so that the optimal number of individuals will be carried out for crossover and mutation processes.
Keywords : scheduling, genetic algorithm, modified particle swarm optimization, performance
Diterima Redaksi: 28-06-2022 | Selesai Revisi: 28-07-2022 | Diterbitkan Online: 31-07-2022 DOI: https://doi.org/10.23887/janapati.v11i2.49061
Sebagai  sebuah  institusi  pendidikan, kegiatan  belajar  mengajar  merupaan  prses bisnis utama pada  sebuah Universitas. Berbagai upaya ditempuh pengambil kebijakan serta dosen dan tenaga kepedidikan di sebuah perguran tinggi sebagai langkah meningkatkan mutu  proses  pembelajaran.  Cita-cita  ini tentunya  memiliki  banyak  tantangan  baik dalam  proses  belajar  mengajar  maupun  pada tahap  persiapan  sebelum  dilaksanakannya proses  belajar  mengajar  di  kelas,  salah  satu permasalahan  yang  cukup  kompleks  adalah kegiatan  penjadwalan  mata  kuliah  yang mampu memenuhi berbagai batasan yang ada di masing-masing satuan kerja [1]. Hal ini juga terjadi  di  UPN “ Veteran ” Jawa  Timur, khususnya  dalam  menentukan  jadwal  mata kuliah  yang  efektif  untuk  mata  kuliah  umum. Pada  semester  Genap  2021/2022  pegelola MKU  harus  melakukan  penjadwalan  terhadap 120  orang  dosen  pengampu  mata  kuliah umum,  dengan  total  kelas  yang  dibuka sebanyak  352,  dan  harus  mengakomodasi 14.080  orang  mahasiswa.  Adapun  proses pembuatan  draft  jadwal  yang  dilakukan membutuhkan  waktu  kurang  lebih  3  hari,  lalu dilanjutkan ploting oleh masing-masing koordinator  mata  kuliah  untuk  kemudian pengecekan  jadwal  yang  bertabrakan  ( crash ). Jika  terjadi  jadwal  yang  bertabrakan  maka akan  dilakukan  proses  penjadwalan  lagi sampai  tidak  ditemukan  jadwal  yang  bentrok. Selebihnya  jika  ada  dosen  yang  ingin  pindah jadwal/kelas,  maka  dosen  yang  bersangkuttan harus  mencari  pasangan  penggantinya  dulu agar  bisa  dilakukan  pertukaran  penggunaan kelas  dan  dipastikan  akibat  proses  pertukaran tersebut tidak terdapat jadwal yang bentrok.
Permasalahan penjadwalan yang masih  dilakukan  secara  manual  khususnya pada  penjadwalan  mata  kuliah  umum  di  UPN “ Veteran ” Jawa  Timur  yang  menyebabkan proses  penjadwalan  membutuhkan  banyak waktu dan seringnya jadwal yang dibuat belum efektif mengharuskan pembuatan jadwal dilakukan  secara  otomatis  menggunakan proses  komputasi  tertentu  agar  mampu menghasilkan  jadwal  yang  berimbang  antara kewajiban  dosen  mengajar  mata  kuliah  umum dan  kewajiban  mengajar  di  satuan  kerjanya. Pembuatan  sistem  penjadwalan  otomatis  juga bukan  perkara  mudah  [2].  Banyak  penelitian terdahulu yang sudah dilakukan menggunakan berbagai metode atau algoritma untuk membuat  sebuah  sistem  penjadwalan  yang paling  memenuhi  sesuai  kasus  yang  diangkat. Oleh karena itu pemilihan algoritma yang akan diguakan dalam pembuatan jadwal mata kuliah
umum  di  UPN “ Veteran ” Jawa  Timur  juga merupakan hal krusial yang harus diteliti untuk menghasilkan  jadwal  yang  minim  bentrok  dan mampu memenuhi kebutuhan pengelola.
Beberapa algoritma penjadwalan  yang sering  digunakan  untuk  kasus  penjadwalan dan optimasi adalah algoritma genetika [3] dan algoritma  particle  swarm  optimization  [4]. Algoritma genetika merupakan algoritma penjadwalan dan optimasi populer yang sering digunakan  karena  Algoritma  genetika  memiliki kelebihan  daripada  metode  optimasi  lainnya yaitu  algoritma  genetika  dapat  melakukan optimasi  masalah  dengan  masalah  yang kompleks  dan  ruang  pencarian  yang  sangat luas [5]. Namun algoritma memiliki kekurangan yakni memerlukan generasi yang banyak untuk menghasilkan  sebuah  nilai  yang  optimal  [6]. Selain  algoritma  genetika,  algoritma  particle swarm optimization (PSO) merupakan algoritma  yang  juga  sering  digunakan  untuk memecahkan kasus penjadwalan dan optimasi karena memiliki kecepatan dalam menyelesaikan  suatu  permasalahan  optimasi lebih  cepat  [7]  [8],  sedangkan  berkebalikan dengan  algoritma  genetika,  PSO  memiliki kelemahan  yakni  tidak  dapat  melakukan pencarian  pada  ruang  solusi  lebih  luas  [9]. Beberapa  penelitian  terkini  dilakukan  untuk memberikan rekomendasi peningkatkan kinerja algoritma  PSO,  beberapa  algoritma  turunan yang  dihasilkan  diantaranya  adalah  algoritma modified  particle  swarm  optimization  (MPSO) [10]  serta algoritma modified improved  particle swarm  optimization  (MIPSO)  [11].  Pada penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandingan algoritma  genetika  dan  MIPSO  untuk  dapat diimplementasikan  pada  sistem  penjadwalan mata  kuliah  umum  di  UPN “ Veteran ” Jawa Timur.  Analisis  perbandingan  antara  kedua algoritma  tersebut  perlu  dilakukan  untuk memilih  algoritma  yang  memiliki  kinerja  lebih baik baik dari sisi waktu eksekusi peembuatan jadwal  mata  kuliah  maupun  efektifitas  jadwal yang  dihasilkan  dalam  hal  ini  efektif  yang dimaksud adalah sistem mampu menghasilkan jadwal yang minim bahkan tanpa bentrok sama sekali serta mampu mengakomodasi kebutuhan  pengelola  mata  kuliah  umum  di UPN “ Veteran ” Jawa Timur.
Telah  banyak  dilakukan  penelitian terdahulu  yang  membuat  sistem  penjadwalan mata kuliah menggunakan beberapa pendekatan.  Salah  satu  sistem  penjadwalan mata kuliah pernah dibuat oleh Yesri Elva yang membuat sebuah sistem penjadwalan menggunakan  algoritma  Genetika  di  SMKN  3 Parimanan  menggunakan  2  batasan  yaki  guru
tidak  boleh  dijadwalkan  mengajar  lebih  dari satu  waktu  secara  bersamaan  dan  satu  kelas tidak  boleh  dijadwalkan  lebih  dari  satu  kali pada  waktu  bersamaan  [12].  Hasil  dari penelitian  ini  menyatakan  bahwa  jadwal  yang dibuat  sudah  cukup  baik  dimana  tidak  ada jadwal  yang  bentrok.  Penelitian  lain  terkait pembuatan  sistem  penjadwalan  juga  pernah dilakukan  menggunakan  algoritma  lain  yakni algoritma  Particle  Swarm  Optimization  (PSO) di  UIN  SUSKA  Riau.  Berdasarkan  hasil pengujian yang dilakukan pada akhir penelitian dinyatakan  bahwa  algoritma  PSO  mampu menghasilkan  jadwal  perkuliahan  ang  sudah tidak  ada  bentrok  namun  masih  tidak memenuhi  dari  sisi  kualitas  yaitu  jam dimulainya  perkuliahan  inti  yang  difokuskan pada jam-jam yang efektif [13].
Dalam menanggulangi kelemahan pada algoritma PSO, maka dilakukan modifikasi untuk menghasilkan sistem penjadwalan  yang  lebih  baik.  Salah  satu penelitian
yang mengimplementasikan pengembangan  metode  PSO  dilakukan  oleh Kanata, dkk yang membandingkan kemampuan  modifikasi  algoritma  PSO  yakni algoritma Modified Particle Swarm Optimization (MPSO)  dengan  Modified  Improved  Particle Swarm  Optimization  (MIPSO)  pada  kasus pencarian  solusi  economic  dispatch  pada sistem  kelistrikan  500kV  Jawa  Bali.  Penelitian ini menyatakan bahwa metode MIPSO menghasilkan solusi paling optimal dibandingkan metode MPSO [14].
Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan pada  beberapa  penelitian  pendahulu,  maka dapat  dinyatakan  bahwa  algoritma  genetika mampu  memberikan  hasil  penjadwalan  yang baik,  namun  studi  kasus  yang  dilakukan  pada penelitian Elva masih mencakup permasalahan penjadwalan  di  sekolah  dengan  jumlah batasan  tidak sekompleks permasalahan penjadwalan  mata  kuliah  khususnya  mata kuliah  umum  yang  memiliki  batasan  lebih kompleks  baik  dari  sisi  jumlah  dosen,  kelas, dan kegiatan dosen di satuan kerjanya masing- masing.  Sedangkan  algoritma  MPSO,  MIPSO dinyatakan merupakan algoritma yang dirancang untuk memperbaiki kinerja algoritma optimasi  PSO  yang  sering  digunnakan  dalam memecahkan masalah penjadwalan dan berdasarkan  penelitian  terdahulu  dihasilkan bahwa  algoritma  MIPSO  menunjukkan  kinerja lebih  baik  dibandingkan  MPSO.  Oleh  karena itu  penelitian  ini  dibuat  untuk  membandingkan kinerja  algoritma  genetika  yang  dinyatakan memiliki  kinerja  baik  untuk  kasus  penjadwalan serta  algoritma  MIPSO  agar  mendapatkan
algoritma  terbaik  dan  paling  tepat  untuk diimplementasikan  pada  sistem  penjadwalan mata  kuliah  umum  secara  otomatis  di  UPN “ Veteran ” Jawa Timur.

## METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan
terstruktur dalam pengerjaannya dan mengadopsi  metode  pengembangan waterfall.
Sistem  yang  dibangun  merupakan  sistem berbasis web dan  digunakan  oleh  pengelola mata  kuliah  umum  Universitas  Pembanguan Nasional “ Veteran ” Jawa Timur.

## 1. Analisis Masalah dan Kebutuhan
Langkah pertama yang dilakukan pada penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis masalah yang terjadi dalam proses pembuatan jadwal mata kuliah  umum yang memili  banyak batasan diantaranya jadwal mengajar dosen di unit  kerjanya  masing-masing,  jumlah  kelas, jumlah mahasiswa, dan jumlah dosen pengampu  yang  menyebabkan  embuatan jadwal  mata  kuliah  umum  menjadi  rumit  dan rentan  bentrok.  Selain  wawancara,  kegiatan lain  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  adalah melakukan kegiatan observasi untuk mengamati  proses  penjadwalan  mata  kuliah umum
secara manual untuk dapat merumuskan masalah dan memberikan alternatif  solusi  berupa  pembuatan  sistem penjadwalan  mata  kuliah  umum  secara otomatis.
Setelah  dilakukan  wawancara  dan observasi,  maka  kemudian  dapat  dipetakan permasalahan-permasalahan yang akan dipecahkan  melalui  pembangunan  sistem informasi  ini  beserta  daftar  kebutuhan  yang harus diakomodasi oleh sistem yang dibangun dalam  bentuk  dokumen software  reqruitment specification (SRS).

## 2. Pengumpulan Data dan Studi Literatur
Demi  menunjang  keberhasilan  sistem yang akan dibangun, maka diperlukan beberapa  data  yang  akan  menjadi  sumber pengetahuan  bagi  sistem,  yakni  daftar  dosen, kelas, mahasiswa, dan jadwal mengajar dosen di  unit  kerjanya  masing-masing.  Pada  langkah ini  juga  mulai  dilakukan  studi  literatur  terkait materi-materi yang digunakan dalam penyelesaian  penelitian  ini,  misalnya  teori terkait  pemrograman,  basis  data,  algoritma penjadwalan  dan  optimasi  seperti  algoritma genetika,  particle  swarm  optimization  dan modifikasinya  serta  jurnal-jurnal  lain  terkait
penelitian  sejenis  yang  pernah  dilakukan  oleh peneliti sebelumnya.
3. Perancangan Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  proses perancangan  sistem  yang  berguna  untuk memudahkan dalam tahap implementasi
Adapaun  desain  alur  kerja  sistem  secara umum dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Desain Alur sistem
Berdasarkan  Gambar  1.  dapat  terlihat bahwa  terdapat  2  peran  yang  terlibat  dalam penggunaan sistem informasi ini, yakni pengelola  mata  kuliah  umum yang  bertugas membuat jadwal serta dosen selaku pihak yang akan  mendapatkan  jadwal  mengajar  dari pengelola  mata  kuliah  umum.  Untuk  dapat menggunakan  sistem  penjadwalan  ini,  maka admin atau pengelola mata kuliah umum terlebih dahulu harus memasukkan batasa-batasan yang ada  yakni  ketersediaan  dosen  dan  ruang  kelas, jumlah mahasiswa, serta jadwal mengajar dosen di  satuan  kerjanya  masing-masing.  Sistem penjedwalan  akan  memberikan  rekomendasi jadwal  sesuai  batasan  yang  telah  dimasukkan. Jika  jadwal  yang  dihasilkan  telah  sesuai  maka masing-masing  dosen  pengampu  dapat  melihat jadwal yang telah terbentuk.
Adapun  alur  kerja  algoritma  Genetika dapat  dilihat  pada  Gambar  2,  sedangkan  alur kerja proses penjadwalan menggunakan metode Modified Improved Particle Swarm Implementation dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Alur Kerja Modified Improved Particle Swarm Optimization
Sesuai  dengan  alur  kerja  algoritma Genetika  pada  gambar  2,  proses  penjadwalan dimulai  dengan  membangkitkan  individu  yang didalamnya  terdapat  kromosom  secara  acak. Pada  tiap  individu,  akan  dihitung  nilai fitness seperti persamaan 1 [16].
𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 1 1+(𝐶1+𝐶2) (1) Keterangan:
C1 = Jumlah jadwal dosen yang bentrok C2 = Jumlah ruangan yang bentrok
Jika  salah  satu  individu  mendapatkan  nilai fitness paling  optimal  atau  sama  dengan  1, maka  iterasi  pencarian  jadwal  optimal  berakhir. Jika  pada  tiap  iterasi  belum  mendapatkan  nilai
fitness paling  optimal,  maka  akan  dilakukan proses selection, untuk  mencari  2  individu terbaik  yang  nantinya  akan  melakukan  proses crossover dan mutation. 2 Kandidat terbaik yang didapat  dari  proses selection akan  menghasil  2 generasi baru yang akan menggantikan kromosom  dengan  nilai fitness paling  rendah. Hasil  setelah  prose mutation ,  nilai fitness dihitung  kembali  untuk  mendapatkan  nilai  yang paling optimal. Sama halnya dengan algoritma genetika,  algoritma  MIPSO  pada  Gambar  3 dimulai  dengan  membentuk  kelompok  yang didalam nya terdapat partikel  yang dibangkitkan secara  acak.  Masing-masing  kelompok  akan menghitung  nilai fitness untuk  mendapatkan jadwal  paling  optimal.  Setelah  menghitung  nilai fitness , dilakukan proses update posisi
menggunakan persamaan 2 dan update kecepatan  menggunakan  persamaan  3  untuk Menentukan Particle Best dan Global Best [17] . Proses  ini  akan  terus  berulang  sampai mendapatkan  jadwal  paling  optimal  atau  nilai fitness sama dengan 1.
𝑉 𝑗 (𝑖) = 𝑤𝑣 𝑗 (𝑖 − 1) + 𝑐 1 𝑟 1 [𝑃 𝑏𝑒𝑠𝑡𝑗 − 𝑥 𝑗 (𝑖 − 1)] + 𝑐 2 𝑟 2 [𝐺 𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑥 𝑗 (𝑖 − 1)] (2)
Keterangan: r 1 dan r 2 : Nilai random antara 0-1 c 1 dan c 2 : Konstanta (particle, swarm) P bestj : Nilai terbaik partikel G best : Nilai terbaik global pada saat iterasi i : data ke i w: konstanta inersia x j : 1,2,… N
𝑋 𝑖 (𝑡) =   𝑉 𝑖 (𝑡) + 𝑋 𝑖 (𝑡 − 1) (3)
Keterangan: X i (t) : posisi ke – t V i (t): kecepatan ke - t

## 4. Implementasi Sistem
Setelah  rancangan  sistem  telah  dibuat, maka langkah berikutnya yang dilakukan adalah mengimplementasikan seluruh hasil
perancangan  kedalam  bahasa  pemrograman.
Adapun
implementasi sistem dilakukan menggunakan framework laravel dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  php  dan basis  data  mariaDb.  Hasil  dari  tahap  ini  adalah fitur  penjadwalan  mata  kuliah  umum  secara otomatis  yang  mampu  memenuhi  kebutuhan pengguna yang dituangkan pada SRS. Hasil dari sistem penjadwalan dapat dilihat pada Gambar 3 sampai dengan Gambar 5.
Gambar 3. Form Setting Parameter Optimasi
Gambar  3  menunjukan  form  untuk menyimpan  nilai  parameter  optimasi  metode algoritma  genetika  atau Modified  Improved Particle  Swarm  Optimization (MIPSO).  Kolom metode optimasi berisi pilihan metode yang ingin digunakan untuk membuat jadwal, dalam sistem ini  menggunakan  metode  algoritma  genetika atau MIPSO. Parameter jumlah kelompok/individu  berfungsi  untuk  menentukan parameter  kelompok  pada  pada  MIPSO  atau individu  pada  algoritma  genetika. Inputan  iterasi
maksimal  berfungsi  untuk  memberikan  nilai maksimal  pada  setiap  iterasi  metode  MIPSO atau algoritma genetika.
Gambar 4. Form Buat Jadwal Otomatis
Gambar  4  merupakan  form  untuk membuat  jadwal  secara  otomatis.  Pada form  ini dipilih  semester  dan  tahun  ajaran  yang  akan dibuatkan jadwal.
Gambar 5. Hasil Penjadwalan
Gambar 5 menunjukkan hasil dari jadwal yang telah dibuat secara otomatis menggunakan metode  optimasi.  Jadwal  yang  dihasilkan  dari sistem  merupakan  jadwal  yang  paling  optimal. Hasil  penjadwalan  juga  dapat  diexport    menjadi excel  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6
untuk memudahkan pengguna untuk melakukan pengecekan.  Jika  terdapat  penambahan  jadwal, user  dapat  menambahkan  jadwal  secara manual.  Form  penambahan  jadwal  secara manual dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 6. Hasil Penjadwalan Dalam Bentuk Excel.
Gambar 7. Form Tambah Jadwal.

## 5. Pengujian Sistem
Langkah  terakhir  dari  tahapan  kegiatan adalah melakukan pengujian sistem. Langkah ini penting  untuk  dilakukan  agar  sistem  yang dibangun  telah  berjalan  baik  dan  memenuhi semua  kebutuhan  pengguna  seperti  yang tertuang dalam dokumen SRS yang telah dibuat pada  tahap  awal  kegiatan  penelitian.  Pengujian yang  dilakukan  berupa  pengujian  fungsionalitas sistem  menggunakan  pendekatan blackbox testing. Pengujian dilakukan dengan merumuskan  serangkaian  skenario  pengujian untuk  dicek  apakah  sistem  akan  menghasilkan output sesuai  skenario  yang  telah  ditentukan tersebut.  Pengujian  lain  yag  dilakukan  adalah dengan mengecek jadwal yang terbentuk secara otomatis dan membandingkan jadwal yang lebih baik  antar  kedua  algoritma  yang  digunakan  dari
sisi kecepatan eksekusi sistem dalam menghasilkan  jadwal  serta  keefektifan  jadwal yang dihasilkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah proses implementasi telah dilakukan,  maka  dilakukan  pengujian  terhadap kinerja  terhadap  hasil  penjadwalan  yang terbentuk,  baik  jadwal  yang  terbentuk  dari algoritma  Genetika  maupun  algoritma Modified Improved Particle Swarm Optimization (MIPSO). Pengujian kinerja dilakukan dengan
membandingkan  waktu  pembentukan  jadwal oleh  masing-masing  algoritma  yang  digunakan. Adapun data penjadwalan yang diuji merupakan data  riil  penjadwalan  yang  dilakukan  oleh pengelola Mata Kuliah Umum di UPN “ Veteran ” Jawa  Timur  pada  semester  Genap  2021/2022 yakni  melibatkan  pembuatan  sebanyak  456 jadwal.  Berdasarkan  data  pengujian  yang digunakan, maka akan terbentuk 455 kombinasi acak  dari  masing-masing  kemungkinan  jadwal yang  dapat  terbentuk.  Kombinasi  tersebut  akan menjadi  kromosom  pada  algoritma  genetika, dan  menjadi  partikel  pada  MIPSO.  Pengujian algoritma  Genetika  dan  MIPSO  dilakukan dengan menggunakan jumlah individu/kelompok yang  berbeda  yakni  menggunakan  5,  10,  15, dan  20  individu/kelompok  dalam  menemukan jadwal  optimal.  Jadwal  optimal  didapat  dari perhitungan  nilai fitness yang  ditunjukkan  pada Persamaan  1.  Jadwal  dapat  dikatakan  paling optimal  jika  tidak  ada  bentrok  baik  pada  jadwal dosen  serta  ketersediaan  ruangan  atau  nilai fitness = 1 [18].
Tabel  1  merupakan  hasil  pengujian kinerja  algoritma  Genetika  yang  dihasilkan  oleh sistem yang dibangun pada penelitian ini.
Tabel 1. Hasil Pengujian Kinerja Algoritma Genetika
Pengujian Jumlah Individu yang Diuji 5 10 15 20 1 1468,852 1826,840 4783,569 5092,981 2 651,274 1503,789 3988,092 2 5810,918 3 568,988 1283,098 4283,989 6318,403 4 1323,391 901,873 4012,682 5260,124 5 928,489 1309,838 4587,318 6263,539 Rata-Rata 988,199 1365,088 4331,130 5749,193
Seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  1,  dapat dinyatakan  bahwa  semakin  banyak  individu yang  digunakan  pada  setiap  iterasi,  maka seakin  lama  waktu  yang  dibutuhkan  oleh sistem  untuk  menghasilkan  jadwal  optimal. Pada  pengujian  dengan  data  penjadwalan semester Genap 2021/2022 didapatkan penjadwalan  optimal  terbentuk  melalui  33  kali
iterasi  dengan  menggunakan  5  individu  dan 455 kromosom dengan waktu yang dibutuhkan adalah selama 568,988 detik. Sedangkan hasil pengujian  kinerja  algoritma Modified  Improved Particle  Swarm  Optimization (MIPSO)  dalam pembentukan  jadwal  dengan  menggunakan data  penjadwalan  semester  Genap  2021/2022 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Hasil Pengujian Kinerja Algoritma Genetika Pengujian Jumlah Kelompok yang Diuji 5 10 15 20 1 190,337 281,104 371,419 462,156 2 190,178 281,320 373,613 461,672 3 190,604 282,334 371,243 461,093 4 189,782 281,579 372,611 461,216 5 190,501 280,899 371,098 462,721 Rata-Rata 190,281 281,447 371,997 461,772
Sama  seperti  pengujian  yang  dilakukan pada penjadwalan menggunakan metode Algoritma Genetika,  pegujian  Algoritma MIPSO juga  dilakukan  dengan  menggunakan  jumlah kelompok yang berbeda, yakni menggunakan 5, 10,  15  dan  20  kelompok.  Berdasarkan  hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat dinyatakan  juga bahwa  semakin  banyak kelompok  yang digunakan, maka semakin lama pula waktu yang dibutuhkan untuk menghasilkan penjadwalan yang optimal.  Rata- rata  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  algoritma MIPSO dalam menghasilkan penjadwalan optimal adalah sebesar 190,281 detik dan waktu yang  dibutuhkan    pada  setiap  pengujian  relatif tidak mengalami perubahan yang signifikan. Hal
ini  berbeda  dengan proses  penjadwalan menggunakan  algoritma  Genetika,  dimana waktu  yang  dibutuhkan  dalam  menghasilkan jadwal  pada  tiap  pengujian  cukup  berbeda antara  pengujian  ke-1  dan  pengujian-pengujian berikutnya, hal ini dikarenakan pada saat proses mutasi,  nilai  gen  pada  kromosom  yang  bentrok akan  dibangkitkan  kembali  secara  acak. Sehingga  ada  kemungkinan  waktu  untuk mendapatkan  nilai  optimal  lebih  cepat.  Hal  ini berbeda  dengan  algoritma  MIPSO  dimana  di setiap  iterasi,  perubahan  nilai  pada  masing- masing  pertikel  ditentukan  oleh  nilai  partikel yang  mendapatkan  solusi  paling  optimal  atau global best .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  kinerja  algoritma Genetika dan MIPSO yang dilakukan pada studi kasus  penjadwalan  semester  Genap  2021/2022 maka  didapatkan  keimpulan  bahwa  algoritma MIPSO  menghasilkan  jadwal  optimal  dengan rata-rata  waktu  yang  lebih  cepat  yakni  selama
190,281 detik dengan menggunakan 5 kelompok dibandingkan  dengan  waktu  yang  dibutuhkan oleh  algoritma  Genetika  yakni  membutuhkan rata-rata waktu 988,199 detik dengan menggunakan jumlah individu  yang sama, yakni 5  individu.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  pada algoritma genetika pada proses selection, hanya
2  buah  individu  terbaik  yang  akan  dilakukan proses crossover dan mutation untuk menghasilkan individu baru yang akan menggantikan  2  individu  yang  memiliki  nilai fitness paling rendah pada iterasi saat ini. Selain itu,  ketika  proses mutation, kromosom  yang bentrok  akan  dibangkitkan  kembali  secara  acak untuk  mendapatkan  generasi  baru.  Hal  ini berbeda dengan algoritma MIPSO yang mendekatkan  partikel  yang  belum  optimal  ke partikel  terbaik  yang  terbentuk  pada  iterasi sebelumnya.  Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan  penambahan  jumlah  individu  yang akan  dilakukan  proses crossover dan mutation sehingga  didapatkan  jumlah  optimal  individu yang  akan  dilakukan  proses crossver dan mutation. Melalui  jumlah  individu  yang  optimal maka diharapkan didapatkan waktu penjadwalan yang lebih baik dibandingkan hanya menggunakan  2  individu  seperti  yang  dilakukan pada penelitian ini.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada LPPM UPN “ Veteran ” Jawa Timur  yang telah  memberikan  kesempatan  penulis  untuk berpartisipasi  dalam kegiatan  penelitian  internal mandiri pada skim Riset Dasar Lanjutan.

## REFERENSI
[1] D. R. Anamisa dan A. Djunaidy,
“ Penyelesaian Penjadwalan Matakuliah Menggunakan Hibridisasi Algoritma
Genetika  dan  Algoritma  Koloni  Semut, ” JUTI, vol. 12, no. 1, pp. 15-20, 2014.
[2]   C. Fiarni, A. G. Gunawan, H. Maharani dan H.  Kurniawan, “ Automated  Scheduling System for Thesis and Project Presentation
Using  Forward  Chaining  Method  With Dynamic  Allocation  Resources, ” dalam Procedia Computer Science 72 , 2015.
[3] A.  Ławrynowicz,  “ Genetic  Algorithms  for Solving Scheduling Problems, ” Foundations of  Management, vol.  3,  no.  2,  pp.  7-26, 2011.
[4]   C.  Menos-Aikateriniadis,  I.  Lamprinos  dan P. S. Georgilakis, “ Particle Swarm
Optimization  in  Residential  Demand-Side Management: A Review on Scheduling and Control  Algorithmsfor  Demand  Response Provision, ” Energies, vol.  15,  pp.  1-26, 2022.
[5]   T.  Alam,  S.  Qamar,  A.  Dixit  dan  M. Benaida, “ Genetic  Algorithm:  Reviews, Implementations, and
Applications, ” International Journal ofEngineering
Pedagogy (iJEP), 2020.
[6]   L.  Paranduk,  A.  Indriani,  M.  Hafid  dan Suprianto, “ Sistem  Informasi  Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma
Genetika  Berbasis  Web, ” dalam Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi) 2018 , Yogyakarta, 2018.
[7]   M.  Murnniawan  dan  N.  Suciati, “ Modifikasi Kombinasi Particle Swarm Optimization dan Genetic  Algorithm  untuk  Permasalahan Fungsi  Non-Linier, ” INTEGER:  Journal  of Information Technology, pp. 31-40, 2017.
[8]   A.  U.  Azmi,  R.  Hidayat  dan  M.  Z.  Arif, “ Perbandingan  Algoritma  Particle  Swarm Optimization
(PSO) dan Algoritma
Glowworm  Swarm  Optimization  (GSO) dalam  Penyelesaian  Sistem  Persamaan Non  Linear, ” Majalah  Ilmiah  Matematika dan Statistika, pp. 29-38, 2019.
[9]   Q.  Zheng,  B.-W.  Feng,  Z.-Y.  Liu  dan  H.-C. Chang, “ Application  of  Improved  Particle Swarm  Optimisation  Algorithm  in  Hull  form Optimisation, ” Journal  of  Marine  Science and Engineering, 2021.
[10]  Q. Xu, “ Modified particle swarm optimization algorithm  and its  application in neural network, ” dalam International Conference  on  Machine  Learning  and Computer Application , 2020.
[11]  M. Tuegeh dan P. M. Soeprijanto, “ Modified Improved  Particle  Searm  Optimization  For Optimal  Genarator  Scheduling, ” dalam
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi
Informasi , Yogyakarta, 2009.
[12]  Y. Elva, “ Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran Menggunakan Algoritma Genetika, ” Jurnal  Teknologi  Informasi, pp. 49-57, 2019.
[13]  I.  Kusmarna,  L.  Wardhani  dan  M.  Safrizal, “ Aplikasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan  Algoritma  Particle  Swarm Optimization (PSO), ” Jurnal Teknik
Informatika, pp. 1-8, 2015.
[14]  S.  Kanata,  Sarjiya  dan  S.  Hadi, “ Modified Improved  Particle  Swarm  Optimization (MIPSO) sebagai Solusi Economic Dispatch pada Kelistrikan 500 kV Jawa-Bali, ”
Transmisi, pp. 66-72, 2013.
[15]  I. M. B. Adnyana, “ Impelementasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Asisten Dosen di  STIKOM  Bal, ” Jurnal  Sistem  dan Informatika, vol.  12,  no.  2,  pp.  166-173, 2015.
[16]  A.  Janata  dan  E.  Haerani, “ Sistem Penjadwalan  Outsourcing  Menggunakan Algoritma  Genetika  (Studi  Kasus:  PT. Syarikatama), ” CoreIT, vol. 1, no. 2, pp. 17-
24, 2015.
[17]  G.  Jana,  A.  Mitra,  S.  Pan,  S.  Surai  dan  P. K.  Chattaraj, “ Modified  Particle  Swarm Optimization  Algorithms  for  the  Generation of Stable Structures of Carbon Clusters, Cn (n =  3 – 6,  10), ” Frontiers  in  Chemistry  , vol.
7, 2019.
[18]  M.  D.  Rindengan,  I.  Cholissodin  dan  P.  P. Adikara, “ Penerapan  Algoritme  Genetika
Untuk
Penjadwalan Latihan Reguler
Pemain Brass Marching Band (Studi Kasus:
Ekalavya Suara Brawijaya), ” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 9, pp. 2950-2956, 2018.